ee.data.computeFeatures (Python only)
संग्रह की मदद से व्यवस्थित रहें
अपनी प्राथमिकताओं के आधार पर, कॉन्टेंट को सेव करें और कैटगरी में बांटें.
यह सुविधा, सुविधाओं पर कंप्यूटेशन लागू करके सुविधाओं की सूची का हिसाब लगाती है.
यह फ़ंक्शन, प्लानर एज के साथ EPSG:4326 में फिर से प्रोजेक्ट की गई GeoJSON सुविधाओं की सूची दिखाता है.
इस्तेमाल | रिटर्न |
ee.data.computeFeatures(params) | सूची |
आर्ग्यूमेंट | टाइप | विवरण |
params | ऑब्जेक्ट | यह एक ऐसा ऑब्जेक्ट होता है जिसमें पैरामीटर शामिल होते हैं. इनकी ये वैल्यू हो सकती हैं:
expression - यह कंप्यूट करने के लिए एक्सप्रेशन होता है.
pageSize - हर पेज पर ज़्यादा से ज़्यादा नतीजे. सर्वर, अनुरोध की गई संख्या से कम इमेज दिखा सकता है. अगर पेज का साइज़ तय नहीं किया जाता है, तो डिफ़ॉल्ट रूप से हर पेज पर 1,000 नतीजे दिखते हैं.
fileFormat - अगर यह मौजूद है, तो टेबल के डेटा के लिए आउटपुट फ़ॉर्मैट तय करता है. यह फ़ंक्शन, हर पेज के लिए नेटवर्क अनुरोध करता है. ऐसा तब तक किया जाता है, जब तक पूरी टेबल फ़ेच नहीं हो जाती. डेटा फ़ेच करने की संख्या, टेबल में मौजूद पंक्तियों की संख्या और pageSize पर निर्भर करती है.
pageToken को अनदेखा कर दिया जाता है. इन फ़ॉर्मैट का इस्तेमाल किया जा सकता है:
PANDAS_DATAFRAME Pandas DataFrame के लिए और
GEOPANDAS_GEODATAFRAME GeoPandas GeoDataFrame के लिए.
pageToken - यह एक ऐसा टोकन है जो नतीजों के उस पेज की पहचान करता है जिसे सर्वर को
वापस भेजना चाहिए.
workloadTag - उपयोगकर्ता ने इस कैलकुलेशन को ट्रैक करने के लिए टैग दिया है. |
उदाहरण
Python सेटअप करना
Python API और इंटरैक्टिव डेवलपमेंट के लिए geemap
का इस्तेमाल करने के बारे में जानकारी पाने के लिए,
Python एनवायरमेंट पेज देखें.
import ee
import geemap.core as geemap
Colab (Python)
from pprint import pprint
# Region of interest.
pt = ee.Geometry.Point([-122.0679107870136, 36.983302098145906])
# Imagery of interest.
images = (ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C02/T1_L2')
.filterBounds(pt).filterDate('2021-01-01', '2021-12-31'))
def point_overlay(image):
"""Extracts image band values for pixel-point intersection."""
return ee.Feature(pt, image.reduceRegion('first', pt, 30))
# Convert an ImageCollection to a FeatureCollection.
features = images.map(point_overlay)
features_dict = ee.data.computeFeatures({'expression': features})
pprint(features_dict)
# Do something with the features...
जब तक कुछ अलग से न बताया जाए, तब तक इस पेज की सामग्री को Creative Commons Attribution 4.0 License के तहत और कोड के नमूनों को Apache 2.0 License के तहत लाइसेंस मिला है. ज़्यादा जानकारी के लिए, Google Developers साइट नीतियां देखें. Oracle और/या इससे जुड़ी हुई कंपनियों का, Java एक रजिस्टर किया हुआ ट्रेडमार्क है.
आखिरी बार 2025-07-26 (UTC) को अपडेट किया गया.
[null,null,["आखिरी बार 2025-07-26 (UTC) को अपडेट किया गया."],[],["The `ee.data.computeFeatures` function computes and returns a list of GeoJSON features, reprojected to EPSG:4326. It applies a user-defined computation (specified in the `expression` parameter) to features. Key parameters include `pageSize` for controlling results per page, `fileFormat` for specifying tabular output formats like Pandas or GeoPandas DataFrames, `pageToken` for paginated results, and `workloadTag` for computation tracking. The provided example demonstrates extracting band values from an `ImageCollection` using a point's intersection.\n"],null,[]]